地基GNSS反演水汽空间分布关键技术研究

杨 飞

中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院，北京 100083

地基GNSS反演水汽空间分布技术是一种利用GNSS卫星信号在大气中的传播延迟来反演大气水汽信息的技术，相较于传统水汽观测手段，它具有连续运行、低成本、全天候、时间分辨率和精度高等优点。利用地基GNSS不仅可以反演得到大气可降水量的二维信息，也可以通过水汽层析技术重构大气水汽密度的三维信息。论文详细阐述了地基GNSS反演大气可降水含量和三维水汽层析获取水汽密度的原理和方法；探讨了不同建模因子对气温气压模型精度的影响，分析了基于气温气压模型的ZHD精度；提出了可以提高GNSS水汽反演精度的加权平均温度Tm模型和改善GNSS-PWV内插效果的方法；建立了基于遗传算法的三维水汽层析方法，开展了城市区域水汽层析试验。论文主要研究成果如下：

(1)利用不同的模型表达式、不同时间分辨率和不同空间分辨率的建模数据，研究给出了不同建模因子对经验气温气压模型精度的影响特点，构建了基于分段时间思想的气温气压模型，并在全球范围内评价了不同ZHD模型在无实测气象参数时计算ZHD估值的精度。

(2)在全球范围内获取和分析了不同高度区间的加权平均温度递减率，并确定利用从地表高度到高于地表2 km范围的Tm递减率进行时间序列分析，得到了全球范围1°×1°格网点上的Tm递减率的平均值、年振幅和半年振幅，建立了GPT2wh模型。试验结果表明所提出模型有效改善了已有模型估计Tm时缺乏高程改正的缺陷，提高了高差较大待求测站的Tm估计精度。

(3)在全球范围内的格网点上分析了地表气温和加权平均温度的线性关系，建立了全球格网GGTm-Ts模型，提供全球格网点高精度Tm-Ts关系，结合全球气温气压模型，以两种模式为全球GNSS测站提供高精度Tm估值，分别服务于有实测地表气温和没有实测地表气温的GNSS测站。

(4)讨论了Bevis公式、GPT2w模型、GPT2wh模型和GGTm-Ts模型估计的Tm用于GNSS-PWV转换的影响。IGS测站数据表明：在地表气温可以实时获取的情况下，GGTm-Ts模型是用于PWV转换的首选；而在无实测气温数据的情况下，GPT2wh和GGTm-Ts模型的模式2的转换精度相当，由于GPT2wh模型包含更多气象参数估值，它可以被更广泛地使用；考虑到GGTm-Ts模型和GPT2wh模型的格网分辨率分别为2.5°×2°和1°×1°，GGTm-Ts模型有更大的扩展空间。

(5)提出了一种基于移去-内插-恢复思想的GNSS-PWV空间内插方法，利用本文建立的GPT2wh模型计算PWV估值，再用已有内插算法插值PWV残差项，最后恢复待求测站PWV信息。该方法不需要待求测站的地表实测气象数据，也无需对观测数据进行回归分析。香港卫星定位参考站网进行的站交叉检验和格网点检验表明，基于移去-内插-恢复思想的GNSS-PWV空间内插方法有效提高了PWV的空间分辨率和内插精度，实现了无GNSS接收机的位置获取精确PWV信息的可能。

(6)提出了采用灰度图的方式研究层析观测方程的矩阵病态性问题，并设定阈值来确定层析网格是否被充足卫星信号射线穿过。将层析观测方程构建为适应度函数，把矩阵求逆问题转换为函数最优化问题，进而提出一种基于遗传算法的水汽层析新方法，该方法不再过多依赖约束条件、先验信息和外部气象数据。香港卫星定位参考站网的水汽层析试验表明，基于遗传算法的水汽层析结果与无线电探空剖面、ECMWF三维水汽分布和传统最小二乘层析结果相比都有很好的一致性，可以提供可靠、精确的层析大气水汽密度结果。